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角色感知摩根指纹用于反应产率预测
研究提出 MFP 方法，基于角色感知的摩根指纹，按化学角色（反应物、试剂、产物）聚合计数式环形指纹，并结合变换敏感差分特征构成固定长度描述符输入前馈回归器。在 Suzuki-Miyaura 与 Buchwald-Hartwig 基准上，MFP 分别达到 R²=0.878 与 0.969，训练速度比…
arXiv cs.LG41 天前
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研究提出 MFP 方法，基于角色感知的摩根指纹，按化学角色（反应物、试剂、产物）聚合计数式环形指纹，并结合变换敏感差分特征构成固定长度描述符输入前馈回归器。在 Suzuki-Miyaura 与 Buchwald-Hartwig 基准上，MFP 分别达到 R²=0.878 与 0.969，训练速度比…
近期研究表明最近邻检索在MS/MS谱分子指纹预测上是强基线，部分变体可媲美甚至超越深度学习模型。本文系统比较多种最近邻变体，分析推理时可用信息假设差异对性能的影响，旨在建立更严格的基线以推动该领域更严谨的评测。